前言

“上下文工程”这个词，听着挺高级，但它的本质非常朴素——

它就是让AI“听懂”、“记住”、“理解”、“回应”的一种系统性方法。

它不是靠几个提示词就能搞定的“技巧”，也不是“写个prompt就能生效”的魔法。

它是一个工程，是系统性地构建、管理、优化AI在任务执行过程中所能依赖的“背景信息”。

换句话说：

上下文工程，就是让AI不再“说一句算一句”，而是能像人一样，结合前因后果，作出更聪明的判断。

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它由哪些部分构成？

我帮你把上下文工程的“零件”拆开来看。

1. 对话历史（Conversation History）

这是最基础的“记忆库”。

比如你跟AI说：“上个月的会议不是提到过这个事吗？”

传统AI可能一脸懵——它只记得你刚说的这句话。但有上下文工程的AI会翻出之前的对话记录，找到：

• 谁说过什么
• 某个任务的责任人是谁
• 之前有没有类似的决策结论

这些信息不是简单地堆在一起，而是被提炼成结构化的数据，供AI推理使用。

2. 领域知识（Domain Knowledge）

这是“专业能力”的来源。

比如你在财务审批流程中说：“这个报销金额偏高。” AI要想判断是不是真的偏高，得知道：

• 公司的报销标准
• 当前用户的报销权限
• 税务政策有没有限制
• 有没有历史报销记录

这些都是需要结构化嵌入到上下文中的知识模块。

不是靠AI“猜”，而是要我们明确告诉它“这里有知识”。

3. 用户意图理解（User Intent Understanding）

这个最难，也最灵活。

同样是“帮我写一份会议纪要”，不同用户要的东西可能完全不同：

• 有人要的是简洁的任务表；
• 有人要的是详细的过程记录；
• 还有人要的是带决策依据的分析文档。

AI不能靠猜，得通过用户语气、历史行为、场景特征，精准判断出“用户到底想要什么”。

4. 场景参数调优（Contextual Parameter Tuning）

这是让AI“因地制宜”的关键。

比如在项目评审会上，AI要关注的是：

• 风险点
• 决策依据
• 资源配置

而在日常周会上，AI要关注：

• 进度总结
• 待办任务
• 责任人确认

这就需要我们在不同场景下，设置不同的上下文参数，让AI“切换角色”。

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它是怎么工作的？举个例子你就懂了

我们还是用会议场景来说明。

场景：项目进度会议

没有上下文工程的AI

它听完了会议，然后：

• 把大家说的话，一字不落地写下来；
• 不知道谁说的哪句话是关键；
• 不知道哪些任务已经被完成；
• 不知道上次会议讨论过什么；
• 生成的会议纪要就是一堆文字，没人看。

有上下文工程的AI

它知道：

• 上次会议中谁负责了哪个功能；
• 当前谁说“还没完成”，就自动标记为“延期”；
• 李四说“我这边也堵住了”，AI能关联到张三的任务，判断是依赖问题；
• 王五说“下周三能完成”，AI能对比原计划，判断是否影响整体进度。

它不仅能记住、理解，还能：

• 自动提取关键任务；
• 提醒风险；
• 下次会议时自动回顾上一次的进度。

这，才是真正的“智能体”。

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上下文工程，为什么是智能体的核心？

一句话总结：

它是让AI从“听话”走向“懂事”的桥梁。

没有上下文的AI，本质上就是一个问答机器人，你说啥它回啥，不能记住、不能推理、不能判断。

而有上下文工程的AI，才能：

• 记住任务背景；
• 理解用户意图；
• 推理场景需求；
• 输出结构化任务；
• 做到真正的“智能执行”。

它决定了AI是“工具”还是“助手”，是“录音笔”还是“协调员”，是“机械执行”还是“智能决策”。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

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